AI大模型之——Agent

时间：2024-04-13 10:25:31 来源：网络cs 作者：往北栏目：电商平台阅读：

标签：模型

一. 什么是Agent

AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。 AI Agent也可以称为“智能体”，也可理解为“智能业务助理”，指在大模型技术驱动下，让人们以自然语言为交互方式高自动化地执行和处理专业或繁复的工作任务，从而极大程度释放人员精力。

为了更好地解释这个概念，我们可以从以下几个方面来展开：

自主性（Autonomy）：一个Agent具有一定程度的自主性，意味着它能够独立地做出决策，而不需要外部的直接控制。这种自主性可以是完全的，也可以是部分的，取决于agent的设计和应用场景。感知能力（Perception）：Agent能够通过传感器或者数据输入来感知其所处的环境。这些感知可以是视觉、听觉、触觉等，或者是通过分析数据集来获得的信息。决策能力（Decision-making）：基于感知到的信息，agent能够进行决策。这些决策可以是简单的条件反射，也可以是复杂的基于概率的推理过程。行动能力（Action）：决策之后，agent能够执行相应的行动。这些行动可以是物理的，如机器人移动或操作物体，也可以是虚拟的，如软件程序中的数据处理。交互性（Interactivity）：Agent通常需要与其他agent或用户进行交互。这种交互可以是协作，也可以是竞争，取决于agent的目标和环境。适应性（Adaptability）：一个好的agent能够根据环境的变化和经验来调整自己的行为，以更好地实现目标。这种适应性可能通过学习算法实现，如强化学习。目标导向（Goal-oriented）：Agent设计时通常会设定一个或多个目标，其行为和决策都是为了实现这些目标。目标可以是短期的，也可以是长期的，可以是单一的，也可以是多目标优化。

举个通俗的比喻，你有一个魔法机器人朋友，它叫做“小助手”。这个“小助手”非常特别，因为它能够听你说话，看你周围的环境，然后根据它看到和听到的东西来帮你做一些事情。

听和看（感知）：就像你的眼睛可以看到世界和耳朵可以听到声音，“小助手”也有它的“眼睛”和“耳朵”。比如，它可以听到你问它天气怎么样，或者看到外面是不是下雨了。思考（决策）：当“小助手”听到你问问题或者看到某些事情时，它会在自己的“大脑”里快速思考，就像你在想要不要出去玩，或者选择吃什么零食一样。行动（执行）：思考之后，“小助手”会做出决定并行动起来。比如，如果你问它今天的天气，它可能会告诉你需要穿外套，或者如果它看到外面下雨了，它可能会帮你关掉窗户。学习（适应性）：随着时间的推移，“小助手”会学习你的喜好和习惯，就像你学会骑自行车后知道怎么保持平衡一样。它可能会开始预测你什么时候想要听音乐，或者在你回家前帮你打开灯。帮助你（目标导向）：“小助手”的最终目标是帮助你，让你的生活更简单、更有趣。无论是提醒你做作业，还是和你一起玩游戏，它都会尽力做到最好。

二. Agent应用

个人智能助手（如Siri、Google Assistant）：
这些智能助手可以看作是用户界面上的agent，它们能够理解用户的语音指令，提供信息查询、日程管理、设备控制等服务。它们通过自然语言处理（NLP）技术来理解用户的意图，并做出相应的决策和行动。自动驾驶汽车：
自动驾驶汽车是一个复杂的agent，它通过搭载的传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）来感知周围环境，使用机器学习算法来做出驾驶决策，并控制车辆的行驶。它的目标是安全、高效地将乘客从一个地方运送到另一个地方。在线客服聊天机器人：
这些聊天机器人通常在网站上提供客户支持服务。它们能够理解用户的文本输入，通过预设的对话流程或机器学习模型来生成回复，帮助用户解决问题或提供信息。它们的目标是提供快速、准确的客户服务，减轻人工客服的负担。智能玩具机器人：
想象你有一个可以走路和说话的小机器人。当你告诉它你想听一个故事时，它会从它的“大脑”（内置的计算机）里选择一个故事来讲给你听。这个机器人就是一个agent，因为它能听懂你的请求并做出回应。智能家居系统：
智能家居系统中的agent可以控制家中的各种设备，如灯光、恒温器、安全摄像头等。它们通过用户的指令或根据环境传感器的数据（如温度、湿度、光线）来自动调节家居环境，提高居住舒适度和能效。
这些例子展示了agent在不同领域的应用，从个人设备到复杂的交通系统，从在线服务到智能玩具，再到家庭自动化，agent的概念贯穿于现代技术的各个方面。

大家会发现有一些其实已经存在很长时间的技术了，但是大模型的出现，让这些有了更多的可能性，也变得更加智能。

接下来，我们将体验并创建第一个Agent！！！

三、体验并创建第一个Agent

进入零代码创建界面
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